Commande neuro-floue adaptative d’un robot Delta

Abstract

Ce mémoire de fin d'études s'est concentré sur l'application de la commande neuro-floue adaptative pour améliorer le contrôle d'un robot Delta. Nous avons exploré les concepts de la logique floue et de la neuro-floue, puis avons présenté le robot Delta et son modèle géométrique et cinématique. Enfin, nous avons utilisé le modèle géométrique pour effectuer des simulations et tracer les trajectoires du robot Delta à l'aide de MATLAB. La commande neuro-floue adaptative s'est avérée être une méthode prometteuse pour le contrôle des robots Delta. Elle permet d'exploiter les avantages de la logique floue et des réseaux de neurones artificiels pour ajuster en temps réel les paramètres de commande du robot en fonction des variations et des incertitudes de l'environnement. Cette approche offre ainsi la possibilité d'améliorer la précision, la robustesse et la flexibilité du contrôle du robot Delta. Les simulations réalisées ont démontré l'efficacité de la commande neuro-floue adaptative pour générer et suivre des trajectoires précises pour le robot Delta. En utilisant les équations géométriques du robot, nous avons pu définir des trajectoires désirées dans l'espace de travail du robot. Grâce à la commande neuro-floue adaptative, le robot Delta a été en mesure de suivre ces trajectoires avec précision et stabilité, en tenant compte des contraintes physiques et des variations environnementales. L'amélioration de la trajectoire du robot Delta revêt une importance cruciale dans de nombreuses applications, notamment l'assemblage, la manipulation d'objets, la soudure et bien d'autres tâches industrielles. Une trajectoire précise permet d'optimiser l'efficacité et la sécurité des opérations du robot, réduisant ainsi les erreurs et les temps d'exécution. Cependant, il est essentiel de noter que l'obtention de trajectoires optimales pour un robot Delta nécessite une modélisation précise du robot et une calibration appropriée des paramètres de contrôle. De plus, la commande neuro-floue adaptative doit être adaptée aux spécificités du robot Delta pour garantir une performance optimale. Il convient cependant de noter que ce mémoire présente certaines limites et ouvre des possibilités d'amélioration. Les simulations ont fourni des résultats encourageants, mais des expérimentations réelles sur un robot Delta physique seraient nécessaires pour valider et confirmer ces résultats. De plus, des recherches supplémentaires pourraient être menées pour optimiser les paramètres du contrôleur neuro-flou adaptatif, explorer d'autres méthodes de commande et évaluer les performances du robot Delta dans des environnemen complexes etdynamiques.